基于深度残差网络算法的减速器故障诊断研究

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摘 要：为了进一步提高对机床不同故障的分类准确率，设计一种深度残差网络。通过对机床振动测试试验台信号预处理分析，优化网络结果并进行故障诊断对比分析。研究结果表明：训练集处理可以使准确率收敛至100%，表明模型没有发生欠拟合情况；测试准确率达到了98.2%以上，表现出非常有益的泛化效果。当行数比列数更少时，随着两者差异的增加，模型的分类准确率显著降低；行数超过列数后，模型达到了更高的分类准确率并保持相对稳定的状态。（剩余6704字）

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